零起点Python机器学习快速入门 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

何海群 著

图书标签:

• Python
• 机器学习
• 入门
• 零基础
• 数据分析
• 算法
• 实践
• 代码
• Scikit-learn
• 数据挖掘

店铺： 建湖新华书店图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121311413

商品编码：25574889925

包装：平装-胶订

开本：128

出版时间：2017-04-01

内容介绍
本书采用D创的黑箱模式，MBA案例教学机制，结合一线实战案例，介绍Sklearn人工智能模块库和常用的机器学习算法。书中配备大量图表说明，没有枯燥的数学公式，普通读者，只要懂Word、Excel，J能够轻松阅读全书，并学习使用书中的知识，分析大数据。本书具有以下特色：D创的黑箱教学模式，全书无任何抽象理论和深奥的数学公式。1次系统化融合Sklearn人工智能软件和Pandas数据分析软件，不用再直接使用复杂的Numpy数学矩阵模块。系统化的Sklearn函数和API中文文档，可作为案头工具书随时查阅。基于Sklearn Pandas模式，无须任何理论基础，全程采用MBA案例模式，懂ExcelJ可看懂。

关联推荐
不需要任何编程、交易经验，也不需要具备超强的数据分析能力，只要会使用ExcelJ可以轻松学会本书讲解的知识点。  
目录
D 1 章 从阿尔法狗开始说起1 1.1 阿尔法狗的前世今生.......1 1.2 机器学习是什么.....2 1.3 机器学习大史记.....3 1.4 机器学习经典案例......... 11 D 2 章 开发环境......13 2.1 数据分析SX Python.....13 2.2 用户运行平台.......18 2.3 程序目录结构.......19 2.4 Spyder 编辑器界面设置.20 2.5 Python 命令行模式.........26 2.6 Notebook 模式......27 2.7 模块库控制面板...29 2.8 使用 pip 更新模块库......33D 1 章 从阿尔法狗开始说起1
1.1 阿尔法狗的前世今生.......1
1.2 机器学习是什么.....2
1.3 机器学习大史记.....3
1.4 机器学习经典案例......... 11
D 2 章 开发环境......13
2.1 数据分析SX Python.....13
2.2 用户运行平台.......18
2.3 程序目录结构.......19
2.4 Spyder 编辑器界面设置.20
2.5 Python 命令行模式.........26
2.6 Notebook 模式......27
2.7 模块库控制面板...29
2.8 使用 pip 更新模块库......33
D 3 章 Python 入门案例....39
3.1 案例 3-1：D一次编程“hello,ziwang” ....39
3.2 案例 3-2：增强版“hello,zwiang” ..42
3.3 案例 3-3：列举系统模块库清单.......44
3.4 案例 3-4：常用绘图风格.........45
3.5 案例 3-5：Pandas 常用绘图风格.......47
3.6 案例 3-6：常用颜色表 cors.....49
3.7 案例源码.....50
D 4 章 Python 基本语法....58
4.1 数据类型.....58
案例 4-1：基本运算.......59
4.2 字符串.........61
案例 4-2：字符串入门...61
案例 4-3：字符串常用方法.....63
4.3 List 列表......64
案例 4-4：列表操作.......65
4.4 Tuple 元组...66
案例 4-5：元组操作.......67
4.5 Dictionary 字典.....68
案例 4-6：字典操作.......68
4.6 数据类型转换.......70
案例 4-7：控制语句.......71
案例 4-8：函数定义.......73
4.7 案例源码.....75
D 5 章 Python 人工智能入门与实践......85
5.1 从忘却开始.85
5.2 Iris 经典爱丽丝.....89
案例 5-1：Iris 爱丽丝 ....90
案例 5-2：爱丽丝进化与文本矢量化.........92
5.3 AI 操作流程95
5.4 数据切割函数.......98
案例 5-3：Iris 爱丽丝分解 ......99
案例 5-4：线性回归算法.......103
5.5 案例源码...109
D 6 章 机器学习经典算法案例（上） . 116
6.1 线性回归... 116
6.2 逻辑回归算法.....124
案例 6-1：逻辑回归算法.......125
6.3 朴素贝叶斯算法.127
案例 6-2：贝叶斯算法.129
6.4 KNN 近邻算法 ...130
案例 6-3：KNN 近邻算法.....133
6.5 随机森林算法.....135
案例 6-4：随机森林算法.......139
6.6 案例源码...140
D 7 章 机器学习经典算法案例（下） .149
7.1 决策树算法.........149
案例 7-1：决策树算法.151
7.2 GBDT 迭代决策树算法.........153
案例 7-2：GBDT 迭代决策树算法.154
7.3 SVM 向量机 .......156
案例 7-3：SVM 向量机算法.157
7.4 SVM-cross 向量机交叉算法..159
案例 7-4：SVM-cross 向量机交叉算法....160
7.5 神经网络算法.....161
案例 7-5：MLP 神经网络算法........165
案例 7-6：MLP_reg 神经网络回归算法...168
7.6 案例源码...170
D 8 章 机器学习组合算法 .........183
8.1 CCPP 数据集......183
案例 8-1：CCPP 数据集........184
案例 8-2：CCPP 数据切割....186
案例 8-3：读取 CCPP 数据集.........189
8.2 机器学习统一接口函数.........192
案例 8-4：机器学习统一接口.........193
案例 8-5：批量调用机器学习算法.201
案例 8-6：一体化调用.205
8.3 模型预制与保存.208
案例 8-7：储存算法模型.......210
案例 8-8：批量储存算法模型.........213
案例 8-9：批量加载算法模型.........215
案例 8-10：机器学习组合算法.......219
8.4 案例源码...224
附录 A Sklearn 常用模块和函数.242
附录 B J宽量化系统模块图......266 显示全部信息

机器学习的世界，从此刻为你敞开 你是否对人工智能的飞速发展感到好奇？是否对那些能够识别图像、理解语言、甚至预测未来的强大程序充满向往？你是否曾想过，那些看似神秘的“算法”背后究竟蕴藏着怎样的智慧？现在，是时候让你亲手揭开机器学习的神秘面纱，踏上这场充满无限可能的探索之旅了。 本书旨在为那些对机器学习充满热情，却又不知从何下手的朋友们提供一个清晰、实用的起点。我们深知，面对一个全新的技术领域，从零开始可能会感到迷茫，担心复杂的数学公式和抽象的概念会成为前进的绊脚石。正因如此，我们呕心沥血，力求用最直观、最易懂的方式，带领你一步步走进机器学习的世界，让你在掌握核心概念的同时，也能迅速上手实践。 告别畏惧，拥抱Python：机器学习的通用语言 在开始学习任何一项新技术时，选择合适的工具至关重要。对于机器学习而言，Python无疑是当前最受欢迎、生态最成熟的编程语言。它拥有简洁明了的语法，丰富的第三方库支持，以及庞大的社区力量，使得学习和开发过程都变得异常高效。本书将从最基础的Python编程概念讲起，为你打下坚实的编程基础。你不需要有任何编程经验，我们将从变量、数据类型、控制流、函数等最核心的元素开始，循序渐进，确保你能够流畅地阅读和编写Python代码。 理解了Python的基础后，我们将为你介绍一些对机器学习至关重要的Python库，例如： NumPy：科学计算的基石，它提供了强大的多维数组对象和相关的数学函数，让数据处理和矩阵运算变得轻而易举。你将学会如何高效地创建、操作和利用NumPy数组来组织你的数据。 Pandas：数据分析的瑞士军刀，它提供了DataFrame等核心数据结构，能够让你轻松地导入、清洗、转换和分析各种类型的数据。从CSV文件读取到数据合并，从缺失值处理到数据分组，Pandas将成为你处理数据的得力助手。 Matplotlib/Seaborn：数据可视化的利器，它们能将抽象的数据转化为生动直观的图表，帮助你更好地理解数据的分布、关系和模式。你将学会如何绘制各种类型的图表，如散点图、折线图、柱状图、热力图等，从而更有效地洞察数据中的信息。 通过对这些核心库的掌握，你将为后续的学习打下坚实的基础，能够自信地处理和分析各种实际数据集。 核心概念，清晰呈现：机器学习的底层逻辑 光有编程工具是不够的，理解机器学习背后的思想和原理同样重要。本书将以最直观的方式，为你解析机器学习的核心概念，让你不再被各种术语所困扰。我们将深入浅出地讲解： 监督学习：这是机器学习中最常见的一种范式。你将了解到什么是“标签”，什么是“特征”，以及如何利用已有的数据来训练模型，使其能够预测未知数据的标签。我们会介绍各种经典的监督学习算法，例如： 线性回归：理解模型如何通过拟合一条直线来预测连续数值。 逻辑回归：学习如何构建模型来进行二分类预测，例如判断一封邮件是否为垃圾邮件。 决策树：探索一种易于理解和解释的树状模型，如何通过一系列的“问题”来做出预测。 支持向量机（SVM）：了解如何找到最佳的决策边界来分隔不同类别的数据。 K近邻（KNN）：学习一种简单的、基于距离的分类或回归方法。 无监督学习：当数据没有明确的标签时，我们该如何从中发现隐藏的模式？本书将为你揭示无监督学习的奥秘，包括： 聚类分析：了解如何将相似的数据点分组，例如将客户分成不同的群体。我们将介绍K-Means等经典的聚类算法。 降维：学习如何减少数据的维度，同时保留重要的信息，例如通过主成分分析（PCA）来简化高维数据。 模型评估与优化：训练出模型只是第一步，如何知道模型好不好？如何让模型表现得更好？本书将为你详细讲解各种模型评估的指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数等），以及常用的模型优化技巧（如交叉验证、正则化等），让你能够客观地评价模型的性能，并不断提升其预测能力。 我们将尽可能地采用类比、图示和简单的数学解释，避免过多的理论推导，让你在理解算法的同时，也能感受到其背后的直观逻辑。 实战演练，触类旁通：让理论走进现实 学习任何技能，动手实践是不可或缺的环节。本书将通过大量的实际案例和代码示例，让你在学习过程中就能亲身体验机器学习的魅力。每一个重要的概念和算法，我们都会配以完整的Python代码，让你能够直接运行、修改和观察结果。 你将有机会接触到真实世界的数据集，并运用所学的知识来解决实际问题，例如： 构建一个简单的房价预测模型：利用线性回归，根据房屋的面积、位置等特征来预测房价。 实现一个垃圾邮件分类器：使用逻辑回归或朴素贝叶斯算法，识别邮件的文本内容，判断其是否为垃圾邮件。 对客户进行分群：应用K-Means算法，根据客户的购买行为或浏览偏好，将其划分为不同的用户群体，为个性化推荐提供基础。 识别手写数字：利用更高级的算法（如SVM或简单的神经网络），识别MNIST数据集中的手写数字图像。 通过这些实践项目，你不仅能够巩固所学的知识，更能积累宝贵的项目经验，让你在面对更复杂的机器学习任务时，拥有更强的自信心。 为未来铺垫：机器学习的进阶之路 本书的设计初衷，是为你提供一个坚实的机器学习入门基础，让你能够轻松地迈出第一步。我们相信，当你掌握了本书的内容后，你将具备独立解决一些基本机器学习问题的能力，并能够理解更高级的学习材料和研究方向。 本书为你打开了通往更广阔机器学习世界的大门。你将了解到： 模型选择的策略：如何根据问题的特点选择最适合的算法。 特征工程的重要性：如何通过对原始数据进行加工，提取出对模型更有用的特征。 深度学习的初步概念：为你对人工智能中更强大的技术——深度学习——提供一个初步的认识。 我们将告诉你，机器学习的世界并非止步于此，而是充满了无限的可能性。本书的目的，是激发你对机器学习的兴趣，并为你未来的深入学习指明方向。 谁适合阅读本书？ 对人工智能和机器学习充满好奇，但没有编程或数学背景的初学者。 有一定编程基础，但想快速入门机器学习的开发者。 希望通过实践项目，了解机器学习如何在实际应用中发挥作用的学生和职场人士。 任何渴望拥抱未来技术，掌握未来核心竞争力的学习者。 准备好了吗？ 机器学习不再是遥不可及的科学幻想，它已经渗透到我们生活的方方面面，并以前所未有的速度改变着世界。现在，就是你加入这场变革的绝佳时机。本书将是你通往机器学习世界的可靠向导，带你告别迷茫，拥抱知识，用实践书写属于你的精彩。让我们一起，从零开始，揭开机器学习的神秘面纱，探索智能的无限可能！

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的结构设计真的非常合理，将复杂的机器学习流程拆解得清晰明了。从数据预处理的每一个小细节，到模型选择的考量，再到模型评估的各种指标，作者都花了相当大的篇幅来讲解，并且不是枯燥的理论输出，而是结合了实际的Python库，比如Pandas和NumPy，教我们如何高效地处理数据。我尤其喜欢它关于特征工程的部分，里面讲到了很多实用的技巧，比如如何处理缺失值、如何进行特征缩放、如何进行特征选择，这些在实际项目中都是至关重要的环节。而且，作者并没有直接给出“最优解”，而是引导读者去思考不同方法之间的权衡和取舍，培养我们独立分析问题的能力。当我遇到某个模型不太理解的时候，翻到后面的附录或者案例分析，总能找到更深入的解释或者具体的应用场景，让人豁然开朗。这本书让我明白，机器学习不是一蹴而就的，需要耐心和实践，而这本书正是给了我一个坚实的基础和明确的方向。

评分☆☆☆☆☆

作为一名希望将机器学习技术应用到实际工作中的人，这本书的实践性让我印象深刻。它不只是停留在概念层面，而是提供了非常多可以直接落地使用的代码和案例。我印象最深的是关于模型部署的部分，虽然我才刚刚入门，但能看到如何将训练好的模型集成到实际的应用中，对我来说是一个巨大的鼓舞。书中涵盖了多种常见的机器学习算法，从决策树到支持向量机，再到神经网络，每一种算法都配有清晰的代码实现和性能分析。作者还会引导我们比较不同算法的优缺点，以及在什么样的数据集上使用哪种算法更合适，这种对比分析非常有价值。而且，书中的例子都尽可能贴近实际业务场景，比如如何构建一个垃圾邮件分类器，或者如何预测房屋价格，这些都能让我看到学习机器学习的直接价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我惊喜的一点是，它并没有把机器学习的数学基础描绘成一道难以逾越的鸿沟。当然，数学是机器学习的基石，但这并不意味着你需要成为数学家才能入门。作者巧妙地将必要的数学概念融入到算法的讲解中，比如在讲到线性回归的时候，会简单解释一下最小二乘法的原理，但不会深入到复杂的矩阵运算和微积分推导，而是侧重于理解其思想和实际应用。这种“够用就好”的数学讲解方式，对于我这种对数学不那么敏感的学习者来说，简直是福音。它让我能够专注于理解算法的逻辑和背后的思想，而不是被一堆公式吓倒。同时，书中也提供了一些拓展阅读的建议，如果我对某个数学概念特别感兴趣，可以自行深入研究，这种循序渐进的学习路径，让我感觉既有广度又有深度，能够真正地掌握知识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常亲切，就像一位经验丰富的老师在手把手教你一样。作者的表达方式非常生动形象，善于使用类比和比喻来解释抽象的概念，让复杂的机器学习原理变得触手可及。我最喜欢的一点是，作者在讲解过程中，并没有回避一些常见的学习误区和陷阱，反而会提前提醒我们，并给出避免这些问题的建议。比如，在讲到过拟合和欠拟合的时候，作者就详细解释了原因，并提供了多种解决方案，这让我少走了很多弯路。书中的排版也很舒服，代码块清晰易读，图示也恰到好处，整体阅读体验非常好。我甚至会在遇到问题的时候，重新翻阅书中相关的章节，总能在其中找到新的启发和思路。这本书不仅仅是一本技术书籍，更像是一个学习旅程的伙伴，让我感到充实和进步。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我这种从未接触过编程，更别提机器学习的“小白”量身定做的！翻开第一页，我就被作者那种循序渐进的讲解方式深深吸引。完全没有令人望而生畏的专业术语堆砌，而是从最基础的Python语法开始，一点一点地引导我们熟悉。我之前一直觉得机器学习是高不可攀的科学，需要深厚的数学功底和复杂的代码知识，但这本书彻底颠覆了我的看法。作者用通俗易懂的比喻，比如把数据比作“乐高积木”，把算法比作“组装说明书”，让我一下子就理解了核心概念。而且，书中提供了大量可以直接运行的代码示例，跟着敲一遍，再稍微修改一下，就能看到结果，这种即时反馈极大地激发了我的学习兴趣和信心。最重要的是，它没有止步于理论，而是非常贴近实际应用，很多例子都是我日常生活中能接触到的场景，比如推荐系统、图像识别等，让我觉得机器学习离我并不遥远。我感觉这本书不仅仅是在教我技术，更是在点燃我对这个领域的探索热情。